基于影响因素分析的装甲车辆驾驶员作业可靠性评价模型

从影响因素分析人手,在对装甲车辆人-机一环境系统物理模型综合分析的基础上,运用灰色关联度法建立了基于驾驶员作业可靠性影响因素分析的定性评价模型,并结合某装甲部队的驾驶训练考核进行了应用。结果表明：考核成绩与模型计算结果有着比较吻合的变化趋势,验证了模型的有效性。所述研究方法根据不同装备、不同岗位特点,可对评价指标体系调整后进行移植和拓展使用。     

元器件性能退化信息的系统性能可靠性评估

性能可靠性方法为解决现代工程实际中的高可靠、长寿命、小子样产品的可靠性建模分析提供了途径.目前的性能可靠性研究主要是针对元器件开展的,对系统性能可靠性进行研究时通常需要将其看作一个元器件,需要得到系统的性能退化数据,在某些情况下,得到系统的性能退化数据比较困难.实际上,由于元器件的性能退化导致系统性能的变化,因而可以利...     

概率分布模型的飞机战备完好率评估与预测

飞机战备完好率是军用飞机战斗力的重要体现.在分析目前部队常用的飞机战备完好率算法缺陷的基础上,建立了基于概率分布的飞机战备完好率计算模型,该模型体现了飞机任务可靠性、维修性与战备完好性之间的关系.以某型飞机为例,通过分析飞机任务可靠度,利用飞机可靠性、维修性、保障性及作战训练任务的历史统计数据,依据概率分布模型对飞机的...     

软件定义的航天器测试网络技术

航天器测试网络是航天器自动化测试运行、测试数据监测分析等测试业务运行的信息通道,它的性能将极大影响航天器试验测试效率与试验数据的应用效能。针对传统航天器测试网络存在的物理独立部署、人工迁移、存在数据孤岛以及无法高效交换共享的不足,本文参考借鉴软件定义网络技术,设计了基于虚拟局域网及软件定义网络技术的软件定义航天器测试网络。该测试网络技术具备良好的软件重构、区域隔离、测试信息汇聚共享性能,能够通过软件重构,自动化迁移部署航天器测试网络;通过网络区域逻辑隔离,确保各航天器测试指令运行区域受控、安全;通过全局测试数据汇聚实现多航天器测试数据的交换共享,从而有效解决了航天器测试网络快速部署、测试指令安全运行与测试数据交换共享的问题,有力推动了装备试验数据工程的建设工作。     

基于响应面法的悬架系统优化研究

提出了应用响应面分析履带车辆悬架系统特性的方法。构建了悬架系统特性参数和整车行驶平顺性及可靠性之间的二阶响应面模型,并依据响应面分析结果,进行悬架系统的优化研究。优化结果表明了该方法的有效性。     

新型装甲装备部队试用初探

新装备不经部队试用就批量生产交付部队使用,是导致新装备质量水平低、长期不能形成保障能力的重要原因之一。开展部队试用是提高新装备的质量与可靠性水平,促进新装备尽快形成作战、保障能力的重要途径之一。分析了开展新装备部队试用工作的必要性,探讨了新型装甲装备部队试用的基本任务,并对如何开展装甲新装备部队试用工作提出了几点建议。     

基于可信度的网络安全性分析方法

提出了一个基于可信度方法的网络安全性分析模型。该模型在脆弱点信息、脆弱点之间的关系、脆弱点与安全性的关系的表示中引入可信度因子,通过不确定推理对主机和网络的安全性进行分析。该模型能综合考虑诸多因素,有效处理安全性分析中的不确定知识。     

基于模糊综合评判的装备软件可靠性分析

可靠性是衡量装备软件质量的重要参数,但由于软件可靠性的特点,在实际对装备软件可靠性定量分析往往很难,甚至不可能。从软件质量框架模型出发,结合装备软件的特点,分析了影响装备软件可靠性的几个参数,提出了一种运用模糊综合评判方法对装备软件可靠性进行定性分析的方法。该方法简单,可行性强。最后,给出了一个实例。     

舰空导弹武器系统软件靶场综合测试分析

针对舰空导弹武器系统的特点以及舰空导弹武器系统软件定型试验的现状,指出了舰空导弹武器系统软件靶场测试的必要性、特殊性。通过靶场软件测试综合试验,总结了舰空导弹武器系统软件靶场定型的试验方法。并指出了靶场软件测试的发展方向。     

Transient analysis of Markov models of fault‐tolerant systems with deferred repair using split regenerative randomization

The (standard) randomization method is an attractive alternative for the transient analysis of continuous time Markov models. The main advantages of the method are numerical stability, well‐controlled computation error, and ability to specify the computation error in advance. However, the fact that the method can be computationally very expensive limits its applicability. In this paper, we develop a new method called split regenerative randomization, which, having the same good properties as standard randomization, can be significantly more efficient. The method covers reliability‐like models with a particular but quite general structure and requires the selection of a subset of states and a regenerative state satisfying some conditions. For a class of continuous time Markov models, model class C₂, including typical failure/repair reliability‐like models with exponential failure and repair time distributions and deferred repair, natural selections are available for both the subset of states and the regenerative state and, for those natural selections, theoretical results are available assessing the efficiency of the method in terms of “visible” model characteristics. Those results can be used to anticipate when the method can be expected to be competitive. We illustrate the application of the method using a large class C₂ model and show that for models in that class the method can indeed be significantly more efficient than previously available randomization‐based methods. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2006